神经网络技术的军事应用前景
深度学习技术在军事领域中的应用与挑战
深度学习技术在军事领域中的应用与挑战随着科技的不断发展，军事领域也开始逐渐引入深度学习技术，以应对日益复杂的安全挑战。
深度学习是一种人工智能的分支领域，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对数据的自动分析和学习。
在军事领域中，深度学习技术的应用可以提高作战效能和情报分析能力，但也面临着一些挑战和问题。
首先，深度学习技术在军事领域的应用主要体现在军事情报分析和作战决策支持方面。
通过深度学习算法的训练和学习，可以提高对大规模数据的识别和分析能力，从而更准确地判断敌我态势和预测未来战场的发展趋势。
深度学习技术还可以用于目标识别、无人机控制以及军事装备的自主决策等方面，从而提高军事行动的精确性和效率。
然而，深度学习技术在军事领域中的应用也面临着一些挑战和问题。
首先是数据的质量和规模。
深度学习算法需要大量的训练数据才能发挥其优势，但军事领域的数据往往受限于保密性和实时性的要求，导致数据的获取和使用受到一定的局限。
其次是算法的稳定性和鲁棒性。
由于战场环境的复杂性，深度学习算法可能受到干扰和噪声的影响，导致识别和分析结果的不准确性或不稳定性。
此外，深度学习技术还面临着解释性和可解释性的问题，在军事决策中是否能够给出可靠的解释和依据，仍需要进一步的研究和探索。
为了解决这些挑战和问题，我们需要进一步加强深度学习技术在军事领域的研究和应用。
首先是加强数据的采集和管理，推动数据的标准化和共享，在确保安全性的前提下，提高数据的规模和质量。
其次是研究开发更加稳定和鲁棒的深度学习算法，在不同的战场环境下能够准确地识别和分析数据。
同时，还需要加强对深度学习技术的解释性和可解释性研究，确保在作战决策中能够给出可靠的依据和解释。
综上所述，深度学习技术在军事领域中的应用具有重要意义，可以提升军事行动的效能和决策的准确性。
然而，深度学习技术在军事领域中仍面临一些挑战和问题，需要进一步加强研究和应用。
我们应该重视和支持深度学习技术在军事领域的发展，不断探索其在军事领域的应用潜力，为国防安全事业做出更大的贡献。
基于神经网络的视觉识别技术在军事领域中的应用
基于神经网络的视觉识别技术在军事领域中的应用在当今科技飞速发展的世界中，基于神经网络的视觉识别技术已经在各个领域中得到了广泛的应用。
而在军事领域，这种技术的应用更加重要和必要。
在军事作战中，快速准确地识别敌人和友军的情况，已经成为了决定战争胜负的关键因素之一。
而基于神经网络的视觉识别技术，则能够在很大程度上提高识别敌友的效率和准确度，从而使得军事作战更加稳定和有效。
首先，基于神经网络的视觉识别技术可以帮助解决传统识别技术中存在的一些问题。
在过去的军事作战中，识别敌人和友军的主要方法是通过判断其外观和装备的不同。
但是在对手对装备能力进行假装、装备进行伪装和混淆的情况下，传统的识别方法往往难以准确判断。
而基于神经网络的视觉识别技术，可以通过对大量已经标记好的敌友样本进行学习，学习到敌友特征的独特规律和模式。
然后在实战中，能够快速识别不同的外观和装备，从而准确判断敌友。
其次，基于神经网络的视觉识别技术可以在更宽广的范围内进行识别。
对于军事作战的确切环境和局面往往是复杂多变的，需要能够快速、准确地判断各种不同情况。
而基于人工智能和大数据的视觉识别技术，可以通过对实际战场情景进行大量的分析和模拟，从而获得更为全面和实用的识别结果。
这种技术不仅可以在识别人员和装备方面发挥作用，还可以在识别地形和环境方面得到应用。
此外，基于神经网络的视觉识别技术还可以同时进行多种任务的处理。
在传统的识别技术中，通常需要针对不同的要素进行单独的识别。
而基于神经网络的视觉识别技术，不仅仅可以同时进行多种要素的识别，还可以在不同的要素之间进行识别的自动联动。
这种技术的优势在于能够快速生成完整的军事作战环境图像，从而为作战指挥员提供更为准确和全面的决策支持。
未来，随着人工智能技术的不断发展和创新，基于神经网络的视觉识别技术在军事领域中的应用还将继续拓展。
在日益复杂和多变的军事作战环境中，这种技术将成为提高作战效率和保障作战成功的关键性军事信息化技术。
基于神经网络的红外图像目标跟踪技术研究
基于神经网络的红外图像目标跟踪技术研究近年来，随着科技的不断进步，红外图像技术已经被广泛地应用到军事、工业、医疗等领域。
而红外图像目标跟踪技术就是其中的一项重要研究课题。
一、红外图像目标跟踪技术背景在现代战争中，战场上出现各种各样的瞬息万变的目标，例如：战斗机、坦克、导弹等。
为了能够及时、准确地捕捉和追踪这些目标，目标跟踪技术应运而生。
而基于红外图像的目标跟踪，是目前较为常见的方式。
在红外光谱范围内，许多目标都有明显的辐射特征，因此可以通过这些特征作为目标的识别依据。
然而在实际应用中，由于目标尺度、旋转、形变等因素的影响，基于红外图像的目标跟踪面临着一些困难。
为了解决这些困难，研究人员开始尝试引入神经网络模型进行跟踪。
二、基于神经网络的红外图像目标跟踪技术神经网络是一种高效的模型学习方法，能够模拟人脑神经系统的工作原理，实现对模式的识别、分类和预测等任务。
在红外图像目标跟踪中，研究人员一般采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型。
1. 卷积神经网络卷积神经网络是一种前馈神经网络，其输入数据可以为图像、视频等。
卷积神经网络最早被用于图像分类，后来发展成为包括图像处理和目标检测等在内的多种任务中的基础模型。
在红外图像目标跟踪中，研究人员可以使用卷积神经网络提取目标特征，然后再将特征输入到线性回归模型中进行预测，以实现目标跟踪的任务。
2. 循环神经网络循环神经网络是一种适用于序列处理的神经网络模型，常用于文本处理、语音识别、股票预测、自然语言处理等领域。
由于循环神经网络可以处理任意长度的序列数据，并长期记忆之前的信息，因此它在红外图像目标跟踪中也发挥了重要作用。
循环神经网络的关键是使用循环节点来传递信息。
在每个时间步骤，循环神经网络会读取整个序列中的一个新元素，并在处理之前将其与前面的状态进行结合。
这种方式可以充分体现出物体在时间上的连续性。
三、应用案例介绍基于神经网络的红外图像目标跟踪技术在军事、工业、医疗等领域中得到了广泛的应用。
信息化国防军事目标识别与跟踪技术的研究与应用
信息化国防军事目标识别与跟踪技术的研究与应用信息化国防是指在军事领域广泛应用信息技术，以提高国防工作的现代化水平。
在信息化国防中，军事目标的识别与跟踪技术起到了至关重要的作用。
本文将探讨信息化国防军事目标识别与跟踪技术的研究与应用，并对其进行分析和评价。
一、军事目标识别技术军事目标识别技术是指通过各种手段对军事目标进行特征提取、分类与识别的过程。
目标识别技术可以应用于各个阶段的军事行动中，包括预警、侦察、打击等。
现代军事目标识别技术主要包括图像处理、模式识别、机器学习等方法。
1. 图像处理技术图像处理技术是指对军事目标的图像进行处理和分析，以获取目标的特征信息。
常用的图像处理技术包括边缘检测、特征提取、图像增强等。
通过图像处理技术，军事目标的轮廓、颜色、纹理等特征可以被提取出来，为后续的目标识别提供数据支持。
2. 模式识别技术模式识别技术是指通过建立数学模型和统计方法，对目标的特征进行匹配和识别。
常用的模式识别技术包括模式匹配、神经网络、决策树等。
通过模式识别技术，可以将军事目标与已知的模式进行匹配，快速准确地识别目标。
3. 机器学习技术机器学习技术是指通过训练算法，使计算机具备学习和智能决策的能力。
在军事目标识别中，机器学习技术可以通过训练大量的军事目标样本，使计算机自动学习目标的特征和模式。
常用的机器学习技术包括支持向量机、深度学习等。
二、军事目标跟踪技术军事目标跟踪技术是指在军事行动中，通过连续观测和分析目标的动态信息，实时跟踪目标的位置、速度和运动轨迹。
目标跟踪技术对于指挥决策、打击精度等方面都起到了重要的作用。
1. 单目标跟踪技术单目标跟踪技术是指针对单个目标进行跟踪的技术。
常用的单目标跟踪方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
这些方法基于目标的位置和动态信息，通过状态估计和预测，实现对目标的连续跟踪。
2. 多目标跟踪技术多目标跟踪技术是指同时跟踪多个目标的技术。
随着指挥和打击需求的增加，多目标跟踪技术变得越来越重要。
人工智能在军事领域中的发展现状及未来趋势分析
人工智能在军事领域中的发展现状及未来趋势分析引言自人工智能（AI）的出现以来，其在各个领域中的应用日益广泛，包括军事。
本文将探讨人工智能在军事领域的发展现状，并分析其未来的趋势。
第一部分：人工智能在军事领域的应用1. 无人系统无人系统是军事领域中最具代表性的人工智能应用之一。
无人机的出现已经彻底改变了军事作战的方式。
AI技术使得这些无人系统能够自主完成任务，并为军事作战提供全面支持。
与传统的军事系统相比，无人系统具有更高的灵活性和机动性，能够进入敌方领土并收集及分析情报，执行独立的空中打击任务，甚至进行物资输送。
2. 情报决策支持人工智能为情报决策提供了巨大的支持。
利用AI技术，军事指挥官能够更准确地分析和评估大量的情报数据，从而做出更明智和符合实际情况的决策。
AI还能够通过自动化的方式收集、分析和汇总情报信息，提供实时的情报支持。
3. 自动化武器系统人工智能的发展使得自动化武器系统成为可能。
自动化武器系统能够根据事先设定的规则和条件自主行动，并且在与敌方交战时能够根据实时的情况做出决策。
这种自动化武器系统的出现为军事战斗提供了巨大的助力，可以提高作战效率和精度，减少战斗中的误判和错误。
第二部分：人工智能在军事领域的发展现状1. 技术进步人工智能技术的发展使得其在军事领域的应用越发广泛。
随着深度学习与神经网络的发展，AI在军事中的应用变得更加强大和智能化。
大规模数据的积累和强大的计算能力使得训练模型变得更加准确和高效。
2. 国际竞争各个国家都意识到人工智能在军事领域的关键地位，并开始在该领域进行竞争。
美国、中国、俄罗斯等国家都在人工智能技术的研究和应用方面投入了大量资源。
各国纷纷计划开展军事智能化改革，以提高其军事能力和竞争力。
第三部分：人工智能在军事领域的未来趋势1. 自主系统的发展未来，自主系统将成为人工智能在军事领域的关键发展方向。
随着技术的进步，自主系统将具备更高的智能和决策能力，能够独立完成作战任务。
人工智能技术在国家安全中的应用
人工智能技术在国家安全中的应用近年来，人工智能技术在各行各业中都得到了广泛的应用，国家安全领域也不例外。
人工智能技术的应用可以有效提升国家安全领域的防御能力，保障国家安全。
本文将从多个角度探讨人工智能技术在国家安全中的应用。
一、智能安保系统智能安保系统是将人工智能技术应用于安全领域的典型案例。
智能安保系统通过智能识别、智能监控等手段，可以高效地进行安全监管和管理，有效提高监测和反应的速度，从而保障国家安全。
在一些重要场所，如机场、车站等地，安保人员采用智能安保系统可以有效预防恐怖袭击、防止携带危险物品进入场所。
此外，智能安保系统还可以应用于商业安保、校园安保等领域。
二、情报处理与分析国家安全领域的情报处理与分析也是人工智能技术的重要应用场景。
随着情报技术的不断发展，信息量也越来越大，传统的处理方法已经不再适用。
而人工智能技术可以通过深度学习、神经网络等技术，快速、准确地分析大量的数据，提高情报处理的效率和准确率。
人工智能技术还可以识别情报信息中的关键字、关键人物等，从而精准分析作出预估。
三、智能边境管理在现代社会中，边境安全是国家安全的重要组成部分。
而人工智能技术可以应用于边境管理中，包括海关检测、边界监控等领域。
通过引入人工智能技术，可以加强对边境的监控和过滤，有效缩小国家安全风险。
四、智能军事作战智能军事作战是人工智能技术在国家安全领域的重点应用。
随着各国军队在现代化方面的不断提升，智能化战争人才越来越成为决定胜负的重要因素。
而人工智能技术可以应用于各种军事场景中，提高作战效率、降低风险。
例如，无人机、机器人等智能化设备能够胜任一些高危、高难的军事任务，而人工智能技术也能够提高装备的智能化程度，提高军队的战斗力。
五、智能化交通安全智能化交通安全是近年来人工智能技术在国家安全领域的新兴应用场景。
交通事故是每年都会发生的重大事故，人工智能技术可以将交通流量和实时路况实时监控，通过计算机智能处理和分析数据提供实时情况，就可以在交通违规、汽车闯红灯等重大交通安全事故发生时及时预警提供技术支持，保障行人和车辆交通的安全，加强各种交通管理的效益。
神经网络技术的军事应用前景
神经网络技术的军事应用前景杯诌j717神经网络技术的军事应用前景一,丽茜冯泉英(709所)E神经网络技术的研究已在国内外广泛必起.由于它在信号,信号处理机制,模式识别等方面有些独到的特点,因而受到各国的普遍重视.从l987年6月第一届神经网络国际会议后,每年都要召开国际性神经网络的专业会议及专题讨论金,促进神经网络的研制,开发和应用.美国,西欧,日奉等发达国家非常重视神经网络的研究:美国的战咯防御计划)等高级计划为神经网络的研究提供军用专款;欧州经济共同体赍助两项神经网络研究计划:Annie和pym~alion井开发了ⅡarBpu佃’神经网络计算机;日本则更抢先一步.据称已在开发第二代神经网络计算机,并在工业管理,优化组合,军事指挥等领域得到广泛应用,,神经网络系统的研究,包括新神经网模型(如混淹神经模型,复数神经模型和神经逻辑模型等);神经网络系统的硬件研究.包括神经网加速器,vLSI神经苍片和神经同的工程实现(即用逻辑电路实现).神经网络软件研究,包括通用神经网仿真系统,神经同语言和神经网络操作系统.二,神经网络计算机神经网络计算机是模拟人瞄信息处理功锟.通过并行分布处理和自组錾{方式由大量基本处理单元相互连接而成的系统.它具有思考,记忆和同题求解的能力,每一个处理单元不仅足一个信息处理的场所.而且也是一个活跃的信息存储场所.它还是一个能与类似的处理单元或邻近的处理单元进行相互作用的联系场所.其能力分布在各个处理单元上,构成了一个信息存储,处理和联系的三结合体一信息处理机.1.神经计算帆的实现技术神经计算机的实现方法可分为软件实现,虚拟实现,硬件实现,光器件实现四种.软件实现.即利用现有计算机,配置模拟神经网络计算的软件.在其上编程实现.虚拟实现,以专门用于神经网络计算的计算机作为PC机,工作站或小型机的协处理机,用过程调用方式调用神经网络部件.虚拟实现的神经计算机主要可分为:协处理机,并行处理机阵列及现有的并行计算机.硬件实现,VLS!技术的迅速发展为实现神经网络提供了一条途径.按目前工艺水平.一片VLSI器件只包含几百个神经元.预计到本世纪束.每片最多包括几千个神经元.全硬件实现时.若网络规模过大(>1000),则芯片内部l忡经元间的连线数日将超过l0万.布局线问题银难饵决.这就必须采用光器件技术.21光器件实现,利用光物理学和光技术.研究神经网珞的基本原理,并探讨采用光学器件或光电混合器件实现神经网络的硬件系统.2,神经计算机的体系结构特点(1)模块处理单元.处理单元模块化.因此可以复制.每个处理单元必须是由处理机,通信功能和存储功能组成的白包含单元.(2)原处理单元.为了使大型神经计算机构成可行.一个处理单元必须是原处理单元.允许许多这样的单元组装在一个芯片上或硅片上.(3)规则通信.为了使神经计算机可以扩充.要求规则的通信结构.特别要克服VLSl连接的限制.(4)异步操作.神经计算机可以是多指令流多数据流(MD)器件.(5)稳定性.任何异步并行系统要求处理和通信在所有情况下提供固有的稳定性.(6)可编程.为了支持大范围的神经模型,处理单元必须是可编程,包括互连和处理机支持的功能.(7)虚拟处理单元.为了执行潜在的任何超并行神经网络,必须要有虚拟处理单元的概念,它们可以将后援存储以分页方式送到神经计算机.3,神经计算机的种类一(【】通用神经计算机通用神经计算机是利用现有的计算技术和硬件实现工艺制造,可高教模拟多种神经网络模型的神经计算机.(2)专用神经计算机专用神经计算机泛指那些通过各种工艺技术在硬件上直接实现某种神经网络模型的计算机.由于它把神经网络模型直接做成硬件.因而效率高,专用性强. (3)模拟神经汁算机模拟神经计算机是在第四代机的基础上用软件模拟的方法来实现神经网络的各种功毙.模拟神经计算机实现的主要技术性问题有:①神经网络描述语言的构造和人机接口的设计.②神经网络的内部表达问题③数字优化问题(4)电子神经计算机这种计算机是采用VLSI芯片来实现的.虽然在其处理单元间的互连个数.单个神经元所具有的扇人连接线数目等方面受到一些限制.但在许多应用场合是不可块少的.问题的解决途径寄希望在三维芯片技术上.(5)光神经汁算机’光神经计算机是利用光汁算和现代光学技术实现的.光学系统有许多优于电子系统的特点.从理论上讲采用光计算元件的集成线路可以有银高的集成度.而且速度快.这是实现光一电结合最理想,最有前途的作法.光神经计算机由辅人辅出接口存储器,处理器阵列和互连系统组成.光学方法既可大大提高神经计算机的运行速度也可大大提高其存储能力,因此光神经计算机是神经计算机实现的一个最吸引人的方法.(6)生物神经计算机生物神经计算机是采用分子生物器件实现的神经计算机.其体系结构由两个主要的子系统构成:一是进化选择线路系统;二是对应于记忆的存储.操纵和检索. 三,神经网络专家系统以非线性并行分布处理为主流的神经网络理论的发展.为A】和专家系统的研究开辟了崭新的途径.人们可以利用神经网络的学习功能,联想记忆功能.分布式并行信息处理功能解决专家系统中的知识表示.获取和并行推理等问题.用神经网络建立专家系统解决了用传统人工智能方法建立专家系统最感困难的知识获取与推理问题.它的发展和应用对AJ,计算机科学与信息科学有可能带来历史性的突破.l,神经网络专家系统的基本原理神经网络与专家系统组合起来形成神经网络专家系统.神经网络专家系统模拟了人类的形象思维,是一种非逻辑,非语言.非静态非局域非线性信息处理方法.它与传坑AI是互为补充辨证统一的关系.在进行知识获取时.它只要求专家提供范例(或实倒)及相应的解.通过特定的学习算法对样本进行学习.经过网络内部自适应算法不断修改权值分布以达到要求.把专家求解实际问题的启发式知识和经验分布到网络的互连及权值分布上.只要辅人模式接近于某一学习样奉的辅人模式,则辅出亦会接近学习样本的辅出模式.这种性质使神经网络专家系统具有联想记忆的能力.2,神经网络专家系统的基奉结构神经网络专家系坑的目标是利用神经网络的特点实现知识获取自动化;克服组合爆炸和推理复杂性及无穷递归等困难,实现并行联想和自适应推理;提高专家系统的智能水平.实现处理能力及鲁棒性.其基本结构如图.自动知识获取是研究如何获取专家知识,知识获取和表示是知识推理的前提,通过知识表示将获取的知识存于知识库中,进行推理并求解问题.推理机制提出使用知识击解决问题的方法;神经网络专家系统的推理机制基本上是数值计算过程.由三部分组成: ①辅人逻辑概念到辅人模式的变换,并根据论域的特点,确定变换规则,再根据相应规则,将目前的状态变换成神经网络的辅人模式;@网络的前向计算;@输出模式解释.解释模块用于说明专家系统是根据什么推理思路作出决策的;I系统是用户界面,它提出问题并获得结果;知识库由自动知识获取得到.它是推理机制完成推理和问题求解的基础.23在神经网络专家系统中,使用由清晰语言描述的分类逻辑标准.只根据系统目前接收的样奉的相似性而确定分类标准且主要表现在网络的权值分布上.同时可以实现采用神经同络算法通过学习获取知识的知识表示体系及确定性推理机制.神经同络专家系统具有很大的潜力,未来智能计算机很可能利用这种系统,毯;或知识工程将更进一步措着这条道路向纵深发展.四,神经网络技术在CI系统中的应用科技的进步,电子技术的应用使得在现代战争中所采用的军事系统和武器装备的质量断地得到提高.高技术兵器大量装备部队,必然对战略,战役战术理论产生深刻影响.在战略上,发动高技术战争的一方可以通过技术优势掌握战争初期的战略主动权.直接达到战略目的,加快战争进程.但由于战争的各个环节都紧密地依桢于电子信息技术,掌握了电子信息优势的信息强国对于信息弱国就具有一种整体上的优势.然而信息弱国若能针对信息强国的薄弱环节给予.点穴式的攻击.同样有可能使其战争机器效能大减.甚至可以产生不同于核威慑战略的信息威慑战略.这样一来,传坑数据和信息处理技术对于战争中所收集的越来越多的信息,特9足对精确和不完全信息的处理就显得很不适应.因而必须探索一种新的信息处理技术.近年来.许多研究人员从多方面研究了神经网络在电子战武器,Cl 系坑,和灵巧精密制导的智能化武器中的广阔应用.1,C1系坑中的应用神经网络汁算机作为类人脑计算机,与数字计算机结合用于l系境,进行情报收集网象数据处理,目标识别,火力分配决策控制,通信网络运行控制和管理语音/文字识别及电子战等,具有高速高效自适应,容错等优点,适应于未来复杂多变的战场环境.(1自动通信卫星诊断系坑这是美国GTE政府系统公司开发的,用在马里兰州迪特里克军事基地.谖神经网络系境由9个不同的神经网络组成,能检铡甩一般方法不可铯检铡的l3种异常状态.如功率电平发送饱和,载频偏移和调制差错等.这种功能是传统的c系统无法实现的.(2)神经网络管理系统这是德国国防通信局使用的一个神经网络管理系统,用于监控欧洲防卫开发网络.谖通信网络连接I4个开关并与英国.西班牙和土耳其的主要干线相连.可以处理大量的数据.从中提取信急.分析信息趋势;通过数据相关和波形识别,可以比正常情况下提前观察和报知多得多的信息量,将系统存在的问题告诉操作员.(3)神经网络舰载决策支持系统渡系统是根据探铡器所观测到的目标的状况以及奉舰的状况等来决定奉舰下一步的操作.这相当于一个对抗性的问题.采用KoskoBAM模型建立系统是比较合适的.实现这样的系统要求神经网络系统要具有1～4”/0xl旷个互连.决策支持系统要实时地进行决策操作.因此要求神经网络系统具有1～40xio7互连,秒高的运行速度. (4)舰载指挥控制系统.这是许多子系统的综合系统.谖系统包括有目标探铡系统,控制决策系统,武备控嗣系统等因此需要有巨大的存储能力(互连)和运行速度(互连/秒)仅就一个单个武器装备(比如火炮)的控制来说,神经网络就要有1～4OOxl矿个互连和约I～舳x10’互连/秒的运行速度,(5)c系统中的NIP完全问题.在系统中存在着分布式态势估计和武器一目标分配这样计算非常复杂的NP完全问题.如果用传统方法求解这类问题就会出现计算工作量的’组合爆炸现象.但用神经网络求解这些问题.把目标函数与网绔的能量函数联系在一起,把同题的变量对应于网络单元的状态,通过网络运行时固有的能量函数的最小(或最大)化,就可求得问题的最优解.用神经网络求解分布式态势估计和目标分配问题,需经下述四个步骤:①给出问题的恰当描述.这种描述不宜过于强调枝节.又不能过于粗糙.脱离实际背景.②建立优化的目标函数和约束条件..③根据目标函数和约束条件写出相应问题的能量函数.④建立相应的神经网络对问题进行求解.⑤辅助决策支持系坑.在军事中,经常需要建立起一些辅助决策支持系统(Dss)来支持指挥人员进行武器布置或辅助战斗人员对战时出现的情况进行判断和决策.专家系统是其核心都分,但一般的专家系统由于V onNcunmnn计算机的’瓶颈使其受到严重挑战.面临不少问题.将神经网络专家系统应用到该系统中就解决了专家系统设计和开发中的知识获取瓶颈问题,求解能力差,匹配冲突,.组合爆炸及无穷递归等问题.使系坑满足战场条件下的要求.2在目标识别与跟踪中的应用目标识别与跟踪是神经网络在军事上的一个应用领域.目标识别技术能大大改善未来武器系统的性能,提高武器的杀伤力,美国在星球大战计划中,正在研究如何利用神经网络传感器.发现和攻击来袭之敌.美国国防部.关键技术计姻正在开展研究如何利用神经同络的模式识别能力以对寂静潜艇的不同声源进行识别和分类,提高海军的反潜作战能力.美军还利用神经网络的高超识别能力从曳光弹等假目标中识别出真实目标.从而大大提高导弹的杀伤能力.以下是美军研制使用的神经网络系统.多目标跟踪处理的神经网络系坑.该系统由一个处理单元阵列组成,阵列中的每个处理单元代表特征空问的每个点,该点的解就是处理单元的输出值.采用这种系坑缩短了跟踪一个或多个目标的时间.对多目标的实时跟踪是采用Gm镕bc/M驴】l丑的BCS模型来实现的.它要求神经同络具有I～200×10.个互连,1～4×10’互连,秒的运行速度.神经网络敌我识别系统.它是通过雷达采用神经网络的方法进行敌我识别的.其识别是通过敌我目标(比如飞机)的某些不变性特征来进行的.这种系统的神经网络要具有32000个互连.I～:380×I互连,秒的高处理速度,是用一块芯片来实现.军事图象目标识别神经网络系坑.该系统由数字图象获取,图象预处理等部分组成,使用改进的BP网络.直接将目标的灰度压缩图象,以各象素的灰度值输入神经网络,且各象素与神经网络的输入节点一一对应.通过图象预处理的实际图象.即可输入神经同络,由神经同络进行目标识别.其优点是:①预处理过程简单目标识别速度快,网络能在学习过程中自动学习目标的特征.并在识别过程中直接提取目标特征.进行识别.②适于对多种军事目标的直接识别.@宜于建立硬件系坑.具有广泛的实用性.3神经网络在信号探测与处理中的应用信号探测处理也是神经网络应用的一个主要领域.在军事中.利用神经同络进行信号处理,能够解决一些目前基于代数或其它方法难以解决或解决不好的问题.(I)目标检测利用神经同络,在噪声环境中判断有用信号是否存在,以便进行战术或战咯预警,如对外空域中点目标的检测应用.【2J雷达回波的多目标分类当雷达发射频率处于目标的临界区附近时,不同目标的多频雷达回波呈明显不同的特征,可以由神经网络建立起非线性识别域以对雷达多目标回波进行分类处理.(3J战场雷达监控系统通过探测和辨识特定的目标来进行战场监视和管理.该系坑需要数字计算机进行信号前处理.然后再由神经网络来进行处理.要求神经网络要具有l～9×l个互连和5～11xlo’互连/秒的运行速度.若采用红外探测器的话.建立神经网络系统就需要500～1000×106个互连和5～10×lo’互连/秒的运行速度.t4)声纳阵列处理系璺E由于潜艇或其它水下目标的探测问题类似于语音识别问题,完全可以应用神经网络进行处理.建立这个处理系统的神经网络的存储量为30000-4O000个互连.处理速度为40O0O互连/秒.可以作为芯片嵌入到声纳系统中.(5)神经网络信号探潜处理系璺E这是由美国高级研究规划局组织洛克希德公司研究的.支持该系统的是一个包括大约60oO种被声纳信号抽样的信号库.这套探潜处理系统可对海军环境和船舶噪声进行自适应处理,准确率达98%,并且在没有舰船情况下不会产生虚警.这套系统拨款1.18亿美元.1995年装备部队.I6)多传感器信息融合利用神经网络进行信息融合的系统由预处理器,反馈器,神经网络融合等部分组成.预处理器把原始传感器的信号转换成神经网络的输入.反馈器根据先前作出结果的可信度.调整了预处理器的工作状态.进一步提高所得结果的精度.然后由神经网络完成信息的融合.在军事中.将神经网络应用于多传感器信息融合的典型例子有:检测和正确判别空间目标的姿态:如MitchEgge~&TRhuon利用神经网络检测空问的卫星动作是稳定,倾斜,旋转还是摇摆四个状态.正确率可达95%.识别战术目标的形状:JagathRajapakes&RajAcharya利用神经网络处理从两个传感器上所接收到的信息.判别战术目标足坦克,装甲车飞机还是军舰.判断战术目标存在与否:DennisWRuck等根据向前搜索红外传感器IFL1R)所获取的信息判断所探测的目标存在与否.利用多层感知机可达到93～97%的精度.利用最邻近分类神经网络模型可达94～98%的精度.五,神经网络在军事应用中的发展前景神经网络和神经网络计算机是目前信息科学高技术领域中引人注目的研究课题.它以其独特的信息处理能力及大规模并行处理和容错能力强等特点.正日益在军事领域的各方面诸如雷达,声纳信号实时处理,图象,自然语言识别.航空航天,专家系统和cq系统中得到广泛应用.一般来说.神经网络的具体应用.包含着许多阶段.首先必须对问题本身进行仔细地分析研究.然后根据要求建立起相应的神经网络模型结构.并选择相应学习算法及每个处理单元的运算特性.最后用大量的例子来进行训练.将神经网络引入所建立的系统.真正在战时达到实用水平.还必须进行神经网络实现技术的研究.才能满足实时等实际需要.因此.神经网络技术的开发应用研究还有许多工作要做.有着广阔的前景.在神经网络的研究开发领域中.除美国外.其他一些欧溯国家也都在开展这方面的研究.如荷兰,德国正在探索二维和三维成像用的神经网络;英国很重视神经网络在雷达信号处理方面的应用:芬兰,瑞典计划用神经计算机进行图象和声音的模式识别;以色列汁27划将神经网络应用于遥控飞行器技术;日本神经网络计算机的发展已和美国并驾齐驱,各有风格一旦用于军事领域,它极大地增强日本军队的作战能力.我国也开始了神经网络的研究,中科院自动化所智能系统研究部成功地开发了神经网络软件包Ncu№.Vcmion1.o’并在医疗诊断系璺E中成功地应用了神经网络,但在军事上的应用刨子还银少.为了促进神经网络在军事上的应用,发展智能化的火控,指控系璺E.建设现代化国防.我们要尽可能借鉴国内外已有的成功的开发经验,利用国外比较成熟的神经网络理论和模型,结合我国的科研,设备现状,组织力量采取措施积极进行开发研究.参考资料1.神经网络系统理论焦丰成着西安电子科技大学出版社2神经网络在军事中的应用藏葵等《计算机工程与科学》l992.】3神经网络及其在军事上的应用黄迎●4神经计算机的实现及其应用余少渡等计算机杂志》l992_4。
基于神经网络的无人机控制技术
基于神经网络的无人机控制技术无人机是一种具有高度智能化、高度自主化、高度协同化的新兴机器人系统。
它不仅在军事、安防领域大展拳脚，还在物流、环保、抢险救援、地质勘探等领域象征着智慧和进步。
然而，无人机的发展离不开可靠的自主控制技术，而基于神经网络的无人机控制技术正是目前最为前沿和热门的研究方向之一。
一、神经网络的基本原理及应用神经网络属于一种模拟大脑神经系统处理信息的计算模型，它能够通过不断地学习和调整，自主提高其处理信息的能力。
神经网络与传统计算机采用的算法不同，它更适合于处理具有模糊性、复杂性、非线性和不确定性的信息。
在实际应用中，神经网络可以广泛应用于识别、控制、优化、预测等领域，其中控制是其重要应用之一。
神经网络控制具有自适应性强、容错性好且可扩展性强的特点，已经成为控制领域中的一种重要方法。
二、无人机控制技术的发展与现状无人机控制技术一直是无人机的发展关键技术之一。
目前，无人机控制技术主要采用传统的控制算法，例如PID控制算法和容错控制算法等。
这些算法虽然简单有效，但是其对于无人机运动和环境变化的响应较慢，并且容错性差。
近年来，随着神经网络的应用不断拓展，基于神经网络的无人机控制技术逐渐成为研究热点。
目前，研究者们已经在无人机控制系统中应用了多种神经网络算法，例如BP神经网络、RBF神经网络、自适应神经网络和模糊神经网络等。
这些算法的应用可以有效提高无人机控制系统的自适应性、鲁棒性和泛化性能。
三、基于神经网络的无人机控制技术基于神经网络的无人机控制技术是指利用神经网络对无人机的运动状态、环境变化等进行学习和预测，从而实现无人机的自主控制。
其主要特点是：1. 自适应控制：神经网络能够自动调整控制器参数，从而改善无人机控制系统的自适应性和稳定性。
2. 鲁棒控制：神经网络能够容忍控制系统中的干扰和噪声，并能够及时调整控制器参数，提高控制系统的鲁棒性。
3. 泛化控制：神经网络能够处理控制系统中的非线性、模糊和动态调整等问题，提高无人机控制系统的泛化性能和可靠性。
神经网络在航空航天中的应用
神经网络在航空航天中的应用航空航天工程一直是科技领域的重要领域之一，随着人工智能技术的快速发展，神经网络在航空航天中的应用也变得越来越重要。
神经网络作为一种模拟人脑神经元网络的计算模型，具有自我学习和适应能力，能够处理复杂的非线性问题，因此在航空航天领域具有广阔的应用前景。
首先，神经网络在飞行控制系统中的应用是不可忽视的。
飞行控制系统是保证飞机安全平稳飞行的关键系统之一，而神经网络可以通过学习和训练来模拟人类飞行员的操作经验，提高飞行控制系统的自主性和智能化水平。
例如，神经网络可以通过学习大量的飞行数据，自动调整飞机的控制参数，使得飞机在各种复杂的气象条件下都能保持稳定的飞行状态。
其次，神经网络在无人机领域的应用也非常广泛。
无人机作为一种重要的航空器，广泛应用于军事侦察、航拍摄影、物流配送等领域。
神经网络可以通过学习和训练来提高无人机的自主飞行和任务执行能力。
例如，神经网络可以通过学习大量的图像数据，实现无人机的自动识别和目标跟踪，提高无人机的侦察能力。
此外，神经网络还可以通过学习和训练来提高无人机的自主避障能力，使得无人机能够在复杂的环境中安全飞行。
此外，神经网络在航空航天领域的应用还包括飞行器设计和优化、航空发动机控制、航天器轨道规划等方面。
神经网络可以通过学习和训练来模拟和优化飞行器的气动特性，提高飞行器的飞行效率和稳定性。
同时，神经网络还可以通过学习和训练来优化航空发动机的燃烧过程，提高燃烧效率和推力输出。
此外，神经网络还可以通过学习和训练来规划和优化航天器的轨道，实现航天器的精确控制和导航。
然而，神经网络在航空航天领域的应用还面临一些挑战和难题。
首先，神经网络的训练过程需要大量的数据和计算资源，而航空航天领域的数据往往是有限且昂贵的，这对神经网络的应用提出了一定的要求。
其次，神经网络的可解释性和鲁棒性问题也需要进一步研究和解决。
在航空航天领域，飞行安全是至关重要的，因此神经网络的决策过程必须是可靠和可解释的，以便飞行员和工程师能够理解和验证。
基于卷积神经网络的图像识别技术
基于卷积神经网络的图像识别技术近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的图像识别技术逐渐成为热门话题，引起了广泛的关注和研究。
基于卷积神经网络的图像识别技术，是指通过计算机程序将数字化图像中的信息转化成对图像内容的认识，从而实现对图像的分类、识别和分析。
它的应用领域非常广泛，如人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、军事目标识别等。
一、基本原理基于卷积神经网络的图像识别技术的基本原理是图像特征提取和分类。
它通过对图像的分析，从中提取出有用的特征信息，并通过卷积神经网络的多层神经元进行加工和处理，最终输出对图像的分类结果。
图像特征提取是该技术的第一步，其重要性不言而喻。
一张数字化图像中包含着海量的像素信息，如果将每个像素点的数值作为图像的特征来进行分类，会导致计算量巨大、分类准确度不高的问题。
因此，在图像识别技术中，需要通过特定算法对图像进行特征提取，提取出代表图像本质特征的信息。
其中，卷积神经网络的卷积层是实现特征提取的关键层。
卷积神经网络的卷积层是由多个卷积核组成的，每个卷积核在图像上滑动，对每个滑动窗口内的像素进行卷积运算，得到特定的特征图。
这些特征图包含了图像不同层次的特征信息，如边缘、颜色、轮廓、形状等。
通过多层卷积和池化操作，可以得到更高级别的特征信息，最终将这些特征信息压缩成一个向量，用于图像分类。
图像分类是基于卷积神经网络的图像识别技术的最终目标。
它基于图片提取出的特征信息，通过学习训练数据集，建立分类模型，实现对新图像的分类。
常见的图像分类算法有SVM支持向量机、朴素贝叶斯算法、KNN算法等。
在卷积神经网络中，一般使用全连接层或者Softmax回归来实现图像分类。
二、应用案例基于卷积神经网络的图像识别技术已经被广泛应用于各个领域，在人们的生活中发挥着重要的作用。
1. 人脸识别人脸识别是基于卷积神经网络图像识别技术的重要应用领域。
在人脸识别领域，卷积神经网络的表现非常出色，准确度达到了96%以上。
信息技术发展趋势
信息技术发展趋势信息技术发展趋势1：人工智能人工智能（Artificial Intelligence, AI）可以说是当前最热门的技术领域之一。
人工智能不仅可以对大量数据进行处理和分析，还可以学习并自行调整算法；人工智能技术已经开始渗透到各个行业，如金融、医疗、汽车、零售等。
未来，随着深度学习和神经网络技术不断进步，人工智能将逐渐成熟，并将在智慧城市、信息安全、军事等领域得到广泛应用。
信息技术发展趋势2：5G随着智能手机等移动端设备的普及和应用需求的不断增长，5G技术的研究和部署正在全球范围内推进。
未来几年，5G将成为互联网技术的主导因素，它不仅可以提供更快的网速和更低的延迟，还能为物联网、虚拟现实、智慧城市等新兴领域的发展提供良好的基础设施。
信息技术发展趋势3：物联网物联网（Internet of Things, IoT）是一种将各种设备、传感器、网络和互联网连接在一起的技术。
通过物联网，设备之间可以无缝地互相通信和分享数据，从而实现更加智能化、高效化的生产和生活方式。
未来，随着物联网的不断发展和普及，人们的生活将更加智慧化、便捷化。
信息技术发展趋势4：区块链区块链（Blockchain）技术是一种去中心化的、安全的、可信的数据传输、存储和交互方式。
通过区块链技术，可以确保平等和安全的数据共享，而无需信任任何中间方。
基于区块链技术的应用已经开始涵盖从金融、医疗到政府、物流、能源等多个领域。
未来，随着区块链技术的不断发展和完善，其应用范围及作用将变得更加广泛。
信息技术发展趋势5：云计算云计算（Cloud Computing）技术是一种分布式计算和存储方式，允许用户使用互联网上的虚拟化资源，例如存储、计算、网络等，而无需实际拥有这些资源。
云计算不仅有助于企业和个人提高生产力和效率，还可以显著降低IT成本，同时也带来更严格的数据安全和隐私保护。
未来，随着“一带一路”和数字经济的推进，云计算将发挥更加重要的作用。
神经网络控制下的无人机姿态控制研究
神经网络控制下的无人机姿态控制研究一、前言随着现代科技的不断发展，无人机越来越受到人们的关注和重视。
在日常生活中，我们可以看到无人机在农业、林业、航拍等领域的应用越来越广泛。
而在军事方面，无人机更是成为了必不可少的一部分。
为了更好地发挥无人机的优势，研究人员们不断努力探索着新的技术，其中，神经网络控制被广泛地应用于无人机的姿态控制。
二、无人机姿态控制无人机是一种复杂的机械系统，它的运动状态和姿态控制对于其功能的实现十分关键。
在现代飞行器中，飞行控制系统十分重要，姿态控制是其中的重要组成部分。
姿态控制是指通过控制飞行器的旋转运动，使其朝着一定方向前进，同时保持平稳的飞行状态。
传统的无人机姿态控制方法主要是基于PID控制器。
但是PID控制器中需要精确的模型和参数调整，而这些参数对于无人机姿态控制的鲁棒性要求较高。
因此，对于无人机姿态控制技术的研究，需要开发出更加高效、稳定和鲁棒的控制方法。
三、神经网络控制神经网络控制是一种基于非线性逼近方法的无模型控制方法，具有较强的适应性和鲁棒性。
这种控制方法可以应用于各种复杂的系统控制中。
在无人机姿态控制中，神经网络控制是一种有效的控制方法。
神经网络控制的基本思想是将神经网络作为控制器，通过输入-输出学习，不断地将控制器的权值系数调整到最优状态。
当神经网络控制器与被控制对象的输入、输出数据相匹配时，系统的控制效果最佳。
四、无人机姿态控制研究近年来，越来越多的学者开始研究使用神经网络控制无人机姿态控制。
在研究的过程中，主要有以下几点重要的研究方向：1. 神经网络控制算法优化神经网络控制的效果取决于控制算法的优化效果，因此优化算法是神经网络控制无人机姿态控制的一个重要研究方向。
学者们通过对不同的神经网络算法进行研究，不断地改进神经网络控制算法，在实现无人机姿态控制的同时，提升控制效果和稳定性。
2. 神经网络控制系统建模神经网络控制需要将被控制对象的输入输出转化为数值形式，学者们研究建立神经网络模型，可以更加准确地将无人机的各种数据输入到神经网络中，更好地实现无人机姿态控制。
深度学习技术在军事情报方面的应用
深度学习技术在军事情报方面的应用在当今信息时代，军事情报分析已经变得愈发复杂和耗时。
”情报优势”已经成为了现代战争中至关重要的因素。
不过幸运的是，随着技术的进步，我们现在有了一种可以大规模深入挖掘数据的工具，那就是深度学习技术。
深度学习技术是一种基于神经网络的机器学习方法，其在模式发现、分类、预测等方面具有很强的能力。
其优点体现在它可以处理大规模复杂高维度数据，表现出自动化特征提取、非线性计算和模式识别等特点，这使其成为了一个很有前途的工具，可以用来挖掘情报数据中的价值信息。
在军事情报分析领域，深度学习技术的应用已经逐渐成为了一个重要的趋势。
下文将从四个方面给出深度学习技术在军事情报分析中的应用：一、图像分析在军事情报分析中，图像分析是一个非常重要的领域。
深度学习技术在处理图像方面具有独到的优势。
例如，通过深度学习技术，可以自动地对拍摄的照片进行分类，从而找到有用的情报信息。
在某些情况下，深度学习技术还可以帮助分析图像中的交通、建筑物、人员活动等问题，推出一些具有价值的推断。
因此，在未来，深度学习技术会成为军事情报中图像分析的核心应用。
二、自然语言处理在军事情报分析中，深度学习技术在处理自然语言方面也具有广泛的应用。
例如，通过对自然语言进行分类、提取、分类等处理，可以自动地整理出情报文件中的有价值的信息。
深度学习技术还可以用于实现语音识别，这将有助于情报员更快地获取情报信息。
三、数据流分析在大规模数据挖掘中，深度学习技术也可以用于数据流分析。
基于深度学习的高速数据流分析器将大量的数据流传输到云中处理，然后从其收集的数据中提取事先定义的关键特征。
这可以帮助发现关键信息，以支持智能决策。
四、人工智能解决方案领域文件中提供的所有上述技术与工具的混合将使下一代人工智能解决方案成为现实。
前沿的AI解决方案将能够同时自动地聚合、分析和解释单个或多个数据集，而无需人类干预。
这将有助于提高情报员的操作效率，从而使军事情报分析更加准确和迅速。
基于深度学习的图像处理算法在军建中的应用
基于深度学习的图像处理算法在军建中的应用在军建中，图像处理算法扮演着重要的角色，为士兵提供了强大的视觉辅助工具。
而基于深度学习的图像处理算法正逐渐成为军建图像处理的首选方法。
本文将探讨基于深度学习的图像处理算法在军建中的应用，包括目标检测、目标识别和图像增强等方面。
首先，基于深度学习的图像处理算法在军事目标检测方面发挥了关键作用。
军事目标检测需要快速准确地识别敌方目标，并在复杂环境中实时跟踪。
传统的图像处理算法往往依赖于手工设计的特征，具有较高的错误率和较慢的速度。
而基于深度学习的目标检测算法能够自动学习特征，并通过卷积神经网络（CNN）实现高效的目标检测。
深度学习算法通过大规模数据的训练，能够从图像中学习到复杂的特征表达，进而提高目标检测的精度和速度。
这对于军事任务中的目标跟踪和打击具有重要意义，可以有效提高作战效率。
其次，基于深度学习的图像处理算法在军事目标识别方面也具有广泛应用。
军事目标识别需要在图像中识别和分类各类目标，如车辆、人员和武器等。
传统的目标识别算法通常需要手动提取特征和分类器设计，效果受到特征表达和分类器选择的限制。
而基于深度学习的目标识别算法能够从数据中学习到更丰富的特征表示，通过深度卷积神经网络进行端到端的训练，能够实现更准确的目标识别。
深度学习算法在目标识别任务中已经取得了突破性的进展，广泛应用于军事侦察、情报分析等领域，为军队提供了更优质的情报支持。
此外，基于深度学习的图像处理算法还能够用于提升军事图像的增强效果。
军事任务中常常需要在低光弱视环境下进行图像采集和分析，这对于士兵的作战能力会产生较大影响。
而基于深度学习的图像增强算法能够通过自动学习图像的低光弱视特征，实现对图像的增强和恢复。
这类算法根据图像的低光弱视特征进行针对性的处理，使图像变得更清晰、更有用，便于军队进行战术决策和目标识别。
通过深度学习算法的训练，这类图像增强算法已经取得了令人瞩目的效果，被广泛应用于军事图像处理系统中。
人工智能技术在军事领域中的应用与研究
人工智能技术在军事领域中的应用与研究随着科技的不断发展，人工智能技术已经成为非常热门的话题之一。
在各个领域，人工智能技术都被广泛应用，而在军事领域中，这项技术也被寄予了厚望。
一、人工智能技术在军事领域中的具体应用在军事领域中，人工智能技术可以应用于很多方面，比如优化战争方案、控制机器人、装备智能化、侦察、情报分析等等。
（1）军事智能化随着战争的升级和变化，传统的战斗模式已经无法适应现代战争的发展。
因此，人工智能技术在军事智能化方面的应用非常广泛。
在战场上，人工智能可以帮助制定合理的战争方案，提升作战效率和战斗力。
人工智能可以运用模拟和预测技术，对战争进行模拟，及时发现战斗中的问题和疑难，确保战斗的胜利。
（2）无人机领域现在，无人机已经成为一种重要的战斗装备，而人工智能技术也可以帮助控制无人机的飞行和使用。
在无人机领域中，人工智能可以协助控制和监测无人机，使得无人机变得更加智能、自主和安全。
此外，通过人工智能技术的应用，无人机的侦察能力也可以得到很大的提升，使得军队的侦察、监测和情报收集更加快速、准确。
（3）情报和数据分析在现代战争中，情报和数据分析极其重要。
人工智能技术可以帮助军队快速获取重要情报和数据，并对其进行有效分析。
借助情报和数据分析的结果，军队可以更有效地了解敌军和战场情况，并制定更合适的预案。
二、人工智能技术在军事领域中的研究在军事领域中，人工智能技术的研究非常丰富和广泛。
无论是在理论方面还是应用方面，从学者到机构，都不断研发和探讨新技术的应用和效果。
（1）人工智能算法研究目前，人工智能算法研究是军事领域中研发重点之一。
比如，利用神经网络、进化算法、遗传算法等技术，开发出能够自适应和优化的军事智能算法。
这些算法可以自主适应不同的战场环境和条件，更好地协助军队完成作战任务。
（2）无人机技术研究无人机技术是现代战争中的重要一环，因此在研究中的比重也非常大。
人工智能技术可以协助降低无人机的成本和风险，同时确保无人机的准确性和效率。
人工智能在军事领域的指挥决策与战场态势感知
缺乏统一的标准和监管，难以评估和验证算法的公正性
定义：指在战争中使用人工智能技术的道德和伦理问题
相关规定和倡议：联合国人工智能伦理指南等
关注点：如何保障平民安全、遵守国际人道主义法律等方面
涉及领域：自主武器系统、机器人技术、智能算法等
人工智能在军事领域的跨学科合作
优势：机器学习和深度学习技术可以提高指挥决策的准确性和效率，降低人为因素对决策的影响。
发展：随着技术的不断进步，机器学习和深度学习在军事领域的应用将越来越广泛，成为未来战争的重要支撑。
战场态势感知中的人工智能技术
技术手段：图像处理、模式识别、机器学习等
优势：提高作战效率和准确性，降低人员伤亡
定义：在战场环境中对特定目标进行检测和跟踪的技术
保障数据安全：采用加密技术，防止数据泄露和被攻击
隐私保护：制定严格的隐私政策，保护个人隐私和敏感信息
防范网络攻击：建立完善的网络安全体系，防范网络攻击和病毒入侵
保障数据完整：采用数据校验技术，确保数据的完整性和准确性
算法决策过程缺乏透明性，可能导致不公平或误判
算法决策结果可能被恶意利用或误导，威胁军事安全
技术创新：人工智能技术在军事领域的应用将随着技术创新而不断发展。
数据分析：基于大数据和云计算的军事数据分析将更加精准和高效。
自主决策：人工智能技术将逐渐实现自主决策，提高指挥决策的准确性和效率。
安全问题：随着人工智能技术的广泛应用，安全问题也将成为未来发展的重要挑战。
人工智能在军事领域的安全问题
智能作战计划：人工智能技术可以协助制定智能作战计划，根据战场实际情况进行动态调整，提高作战效率和成功率。
智能辅助决策：人工智能技术可以提供战场环境分析、作战方案评估、作战效果预测等智能辅助决策服务。
基于神经网络的自适应无人机控制策略研究
基于神经网络的自适应无人机控制策略研究随着科学技术的迅速发展，无人机技术正在逐步走入人们的视野。
作为一种经过人工智能技术打造的飞行器，无人机有着广阔的应用前景，可以应用于军事、航空航天、民用等领域。
然而，无人机的高度自动化并不意味着其控制没有挑战。
对于能否精确定位、稳定飞行、防止意外飞行等问题，无人机控制策略的优化是必不可少的。
本文将就此展开探讨。
一、神经网络在无人机系统控制中的应用在无人机的控制策略中，神经网络技术是最常用的一种方法之一。
神经网络不仅可以对传感器数据进行处理，还可以处理信号处理器等组件发出的指令，甚至可以对无人机的航行紧急事件进行响应。
神经网络可以训练模型，使得无人机能够更加熟练地完成各种复杂任务，如精确定位和精确控制。
在控制策略中，神经网络可以将传感器数据降噪，提高无人机的定位和控制能力，同时，神经网络可以通过学习较长时间获得机器视觉的技能，帮助无人机更好地处理视觉感知、图像处理等任务，从而提高无人机的性能和精度。
此外，在无人机自适应控制中，神经网络技术也具有非常重要的作用。
在研究中，我们可以使用训练好的神经网络模型来根据实时数据和控制变量重新调整控制策略，以应对不同的环境和任务。
二、基于神经网络的自适应控制算法为了能够实现基于神经网络的自适应无人机控制策略，我们需要开发一种相应的自适应控制算法。
自适应控制算法可以从无人机的传感器数据和控制变量中学习和重构特定的控制策略，以适应不同的环境和任务。
对于无人机控制的高度自动化要求，自适应控制算法是无人机控制策略开发的有效方式之一。
自适应控制算法可以通过以下步骤来实现：1、对无人机传感器数据进行预处理，并将其送入神经网络模型中。
2、对模型进行训练，以使其学会对传感器数据进行分析和处理，生成最佳的控制信号。
3、将控制信号转换为无人机的特定动作，控制其相应的行为，如控制其方向、高度、速度等参数。
4、不断更新神经网络模型，以适应变化的环境。
认知神经科学技术在国防上的应用
认知神经科学技术在国防上的应用在当今信息化的时代，国家安全和军事防御都离不开科技的支持。
认知神经科学技术正逐渐成为新的军事领域，也被广泛应用于国防实践中。
一、认知神经科学技术与国防的联系认知神经科学技术的主要研究对象是人脑的认知机制。
通过对人脑深层次的探究，科学家们发现了很多人脑行为的模式与规律。
这些模式与规律对于军事防御来说具有重要的应用价值。
例如，科学家们通过对关键岗位军人的心理情况和行为方式进行研究，建立了人体指标和行为模式库。
通过监测这些军人的身体情况和行为方式，美国军方可以通过计算机算法对士兵进行即时监控和诊断。
这样不仅可以预警潜在问题，还可以提高军队的责任心和士气。
二、认知神经科学技术在军事训练中的应用认知神经科学技术在军事训练中也有着广泛的应用。
美国国防部门曾经在新兵训练中引入了认知心理学理论，使得士兵们对于自己的任务和工作能够更加高效地认知，提高了整个训练的效率。
近年来，中国国防部门也开始探索将认知神经科学技术引入到军事训练中。
以海上军事训练为例，通过利用认知心理学和人机交互技术，士兵可以更好地对海情进行感知和理解，提高决策和应对能力。
而通过运用虚拟现实技术，军人还可以在模拟情景下不断接受训练，提高自身的反应速度和准确度。
三、认知神经科学技术在智能武器上的应用随着人工智能技术的发展，现在的军队已经具备了制造智能武器的能力。
而认知神经科学技术则为智能武器的优化设计提供了理论依据。
要么将人脑认知神经机制仿真到智能武器上，使得其能够更好地感知和处理周围的环境信息，提高攻击命中率和防御效果；要么将这些机制注入战斗机器人和自主导航系统中，使其能够自主完成任务，大大降低士兵的伤亡风险。
四、认知神经科学技术在情报分析中的应用情报分析是国防领域的重要组成部分。
在现代战争中，情报攻防十分关键。
而认知神经科学技术则可以帮助情报工作者更好地处理、解读和分析情报数据。
通过构建人工神经网络模型，科学家们可以让计算机模拟出人脑的学习和推理过程，用以快速推出情报结果，并依此作出决策。
军事科技与国防建设研究
军事科技与国防建设研究在当今复杂多变的国际形势下，军事科技与国防建设的重要性变得愈加凸显。
随着科技的不断发展，传统战争形态已经发生了很大的变化。
以信息技术为主的新型战争成为未来军事斗争的主要形态。
因此，如何利用先进的军事科技提升国防建设能力，成为了每个国家都需要认真思考的问题。
一、军事科技与国防建设的关系现代化军事建设的核心内容是科技进步，具体来说我们可以从以下三个方面进行认识：1. 提升武器装备的技术水平在武器装备的开发与建设过程中，科技的应用是进行攻防作战时所需要的重要手段。
在现代战争中，不少卫星和导弹等高科技武器已经成为各国军队拼杀时的得力助手。
提升武器装备的科技水平是国防建设中非常重要的一项内容。
2. 建立现代化指挥控制系统现代战争中，指挥控制系统的作用愈加重要。
一个高效的指挥控制系统可以使指挥官更好地掌握作战信息，派遣部队进行相应的作战任务，从而达到全局掌控的效果。
因此，在军事科技中，建立现代化的指挥控制系统是各个国家必须要关注的问题。
3. 提高士兵的综合素质随着科技的发展，现代武器装备的种类愈加丰富多样。
为了能够更好地适应现代战争的需要，每个士兵不仅需要有高超的战斗技能，更需要有广泛的科技素质。
因此，通过科技的不断发展，提高士兵的综合素质是国防建设中的重点内容之一。
二、军事科技与国防建设的现状分析在当今科技发展进程中，军事科技得到飞速发展。
在各个国家的军事建设中，科技的应用也在日益加强。
在军事科技领域，诸如人工智能、机器人、大数据、无人机等方面的技术也愈加崭新且日趋成熟。
1. 发展快速的无人机技术无人机作为现代又高科技的武器装备之一，可以有效地实现实时侦察、目标打击、方案制定等一系列任务。
目前，无人机技术已经成为各个国家军队发展的重点领域之一。
无人机技术因为显著的优势已经用于改进作战节奏、提升战斗胜算和提高作战效率。
2. 人工智能技术的应用人工智能技术是军事科技中非常重要的一项内容。
人工智能在军事网络攻防体系中的应用研究
人工智能在军事网络攻防体系中的应用研究作者：张梅何再朗彭诚来源：《科学导报·学术》2020年第19期摘 ;要：人工智能在军事网络领域的广泛应用，给未来战争中取得信息优势带来变革性影响。
本文分析了人工智能时代必然影响网络战攻击和防御效果，研究了人工智能技术对敌方网络攻击和对己方网络防御中的具体应用，最后给出了基于人工智能的军事网络攻防体系建设的几点建议。
关键词：人工智能，军事网络，攻击，防御。
1.人工智能时代的网络战人工智能在军事领域的广泛应用，使得军事网络空间的斗争必然随之改变，新型的网络攻击、自主的网络防御随之而来。
研究基于人工智能的网路攻击和网络防御技术和方法及其在军事网络中的应用具有现实意义，同时构建基于人工智能的攻防兼备、攻防一体的军事网络也是必然要求。
2.基于人工智能的网络攻击随着人工智能技术在军事领域的广泛应用，其受攻击的可能性，以及其是否具备强抗打击性是军事安全关注的重点。
未来攻击者将利用人工智能（AI）系统并使用 AI 来帮助攻击。
（1）基于AI的漏洞扫描由 AI 提供支持的自动化系统可以探测网络和系统，搜索可能被利用的未发现的漏洞。
（2）基于AI的欺骗攻击来自人类的欺骗或“诱导输入”只需要通过简单的数据输入就可以“欺骗”人工智能系统。
哪怕只是像素被放错位置，一张坦克的照片就可能被误判为汽车，这将尔虞我诈的军事博弈，从传统战场转移到了数字领域，为达成各自的军事目的而服务。
（3）基于AI的DDoS 攻击人工智能的实现离不开物联网，连接数字和物理世界的物联網设备成为攻击的目标。
近年来，大规模僵尸网络驱动的分布式拒绝服务（DDoS）攻击利用数以万计的受感染物联网设备向受害者网站发送了大量流量。
这种攻击会导致军事网络的堵塞。
例如，在战时关闭敌方的防空指挥体系。
（4）基于AI的数据挖掘人工智能只是对数据加以利用的算法模型，借助算法在海量数据中“泅渡”，使情报分析自动化程度大幅度提升，借助人工智能技术，实现对离散数据的关联集成，提升情报的自动化处理水平，并自主学习得出基于用户识别的开源情报数据。
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神经网络技术的军事应用前景杯诌j717神经网络技术的军事应用前景一,丽茜冯泉英(709所)E神经网络技术的研究已在国内外广泛必起.由于它在信号,信号处理机制,模式识别等方面有些独到的特点,因而受到各国的普遍重视.从l987年6月第一届神经网络国际会议后,每年都要召开国际性神经网络的专业会议及专题讨论金,促进神经网络的研制,开发和应用.美国,西欧,日奉等发达国家非常重视神经网络的研究:美国的战咯防御计划)等高级计划为神经网络的研究提供军用专款;欧州经济共同体赍助两项神经网络研究计划:Annie和pym~alion井开发了ⅡarBpu佃’神经网络计算机;日本则更抢先一步.据称已在开发第二代神经网络计算机,并在工业管理,优化组合,军事指挥等领域得到广泛应用,,神经网络系统的研究,包括新神经网模型(如混淹神经模型,复数神经模型和神经逻辑模型等);神经网络系统的硬件研究.包括神经网加速器,vLSI神经苍片和神经同的工程实现(即用逻辑电路实现).神经网络软件研究,包括通用神经网仿真系统,神经同语言和神经网络操作系统.二,神经网络计算机神经网络计算机是模拟人瞄信息处理功锟.通过并行分布处理和自组錾{方式由大量基本处理单元相互连接而成的系统.它具有思考,记忆和同题求解的能力,每一个处理单元不仅足一个信息处理的场所.而且也是一个活跃的信息存储场所.它还是一个能与类似的处理单元或邻近的处理单元进行相互作用的联系场所.其能力分布在各个处理单元上,构成了一个信息存储,处理和联系的三结合体一信息处理机.1.神经计算帆的实现技术神经计算机的实现方法可分为软件实现,虚拟实现,硬件实现,光器件实现四种.软件实现.即利用现有计算机,配置模拟神经网络计算的软件.在其上编程实现.虚拟实现,以专门用于神经网络计算的计算机作为PC机,工作站或小型机的协处理机,用过程调用方式调用神经网络部件.虚拟实现的神经计算机主要可分为:协处理机,并行处理机阵列及现有的并行计算机.硬件实现,VLS!技术的迅速发展为实现神经网络提供了一条途径.按目前工艺水平.一片VLSI器件只包含几百个神经元.预计到本世纪束.每片最多包括几千个神经元.全硬件实现时.若网络规模过大(>1000),则芯片内部l忡经元间的连线数日将超过l0万.布局线问题银难饵决.这就必须采用光器件技术.21光器件实现,利用光物理学和光技术.研究神经网珞的基本原理,并探讨采用光学器件或光电混合器件实现神经网络的硬件系统.2,神经计算机的体系结构特点(1)模块处理单元.处理单元模块化.因此可以复制.每个处理单元必须是由处理机,通信功能和存储功能组成的白包含单元.(2)原处理单元.为了使大型神经计算机构成可行.一个处理单元必须是原处理单元.允许许多这样的单元组装在一个芯片上或硅片上.(3)规则通信.为了使神经计算机可以扩充.要求规则的通信结构.特别要克服VLSl连接的限制.(4)异步操作.神经计算机可以是多指令流多数据流(MD)器件.(5)稳定性.任何异步并行系统要求处理和通信在所有情况下提供固有的稳定性.(6)可编程.为了支持大范围的神经模型,处理单元必须是可编程,包括互连和处理机支持的功能.(7)虚拟处理单元.为了执行潜在的任何超并行神经网络,必须要有虚拟处理单元的概念,它们可以将后援存储以分页方式送到神经计算机.3,神经计算机的种类一(【】通用神经计算机通用神经计算机是利用现有的计算技术和硬件实现工艺制造,可高教模拟多种神经网络模型的神经计算机.(2)专用神经计算机专用神经计算机泛指那些通过各种工艺技术在硬件上直接实现某种神经网络模型的计算机.由于它把神经网络模型直接做成硬件.因而效率高,专用性强. (3)模拟神经汁算机模拟神经计算机是在第四代机的基础上用软件模拟的方法来实现神经网络的各种功毙.模拟神经计算机实现的主要技术性问题有:①神经网络描述语言的构造和人机接口的设计.②神经网络的内部表达问题③数字优化问题(4)电子神经计算机这种计算机是采用VLSI芯片来实现的.虽然在其处理单元间的互连个数.单个神经元所具有的扇人连接线数目等方面受到一些限制.但在许多应用场合是不可块少的.问题的解决途径寄希望在三维芯片技术上.(5)光神经汁算机’光神经计算机是利用光汁算和现代光学技术实现的.光学系统有许多优于电子系统的特点.从理论上讲采用光计算元件的集成线路可以有银高的集成度.而且速度快.这是实现光一电结合最理想,最有前途的作法.光神经计算机由辅人辅出接口存储器,处理器阵列和互连系统组成.光学方法既可大大提高神经计算机的运行速度也可大大提高其存储能力,因此光神经计算机是神经计算机实现的一个最吸引人的方法.(6)生物神经计算机生物神经计算机是采用分子生物器件实现的神经计算机.其体系结构由两个主要的子系统构成:一是进化选择线路系统;二是对应于记忆的存储.操纵和检索. 三,神经网络专家系统以非线性并行分布处理为主流的神经网络理论的发展.为A】和专家系统的研究开辟了崭新的途径.人们可以利用神经网络的学习功能,联想记忆功能.分布式并行信息处理功能解决专家系统中的知识表示.获取和并行推理等问题.用神经网络建立专家系统解决了用传统人工智能方法建立专家系统最感困难的知识获取与推理问题.它的发展和应用对AJ,计算机科学与信息科学有可能带来历史性的突破.l,神经网络专家系统的基本原理神经网络与专家系统组合起来形成神经网络专家系统.神经网络专家系统模拟了人类的形象思维,是一种非逻辑,非语言.非静态非局域非线性信息处理方法.它与传坑AI是互为补充辨证统一的关系.在进行知识获取时.它只要求专家提供范例(或实倒)及相应的解.通过特定的学习算法对样本进行学习.经过网络内部自适应算法不断修改权值分布以达到要求.把专家求解实际问题的启发式知识和经验分布到网络的互连及权值分布上.只要辅人模式接近于某一学习样奉的辅人模式,则辅出亦会接近学习样本的辅出模式.这种性质使神经网络专家系统具有联想记忆的能力.2,神经网络专家系统的基奉结构神经网络专家系坑的目标是利用神经网络的特点实现知识获取自动化;克服组合爆炸和推理复杂性及无穷递归等困难,实现并行联想和自适应推理;提高专家系统的智能水平.实现处理能力及鲁棒性.其基本结构如图.自动知识获取是研究如何获取专家知识,知识获取和表示是知识推理的前提,通过知识表示将获取的知识存于知识库中,进行推理并求解问题.推理机制提出使用知识击解决问题的方法;神经网络专家系统的推理机制基本上是数值计算过程.由三部分组成: ①辅人逻辑概念到辅人模式的变换,并根据论域的特点,确定变换规则,再根据相应规则,将目前的状态变换成神经网络的辅人模式;@网络的前向计算;@输出模式解释.解释模块用于说明专家系统是根据什么推理思路作出决策的;I系统是用户界面,它提出问题并获得结果;知识库由自动知识获取得到.它是推理机制完成推理和问题求解的基础.23在神经网络专家系统中,使用由清晰语言描述的分类逻辑标准.只根据系统目前接收的样奉的相似性而确定分类标准且主要表现在网络的权值分布上.同时可以实现采用神经同络算法通过学习获取知识的知识表示体系及确定性推理机制.神经同络专家系统具有很大的潜力,未来智能计算机很可能利用这种系统,毯;或知识工程将更进一步措着这条道路向纵深发展.四,神经网络技术在CI系统中的应用科技的进步,电子技术的应用使得在现代战争中所采用的军事系统和武器装备的质量断地得到提高.高技术兵器大量装备部队,必然对战略,战役战术理论产生深刻影响.在战略上,发动高技术战争的一方可以通过技术优势掌握战争初期的战略主动权.直接达到战略目的,加快战争进程.但由于战争的各个环节都紧密地依桢于电子信息技术,掌握了电子信息优势的信息强国对于信息弱国就具有一种整体上的优势.然而信息弱国若能针对信息强国的薄弱环节给予.点穴式的攻击.同样有可能使其战争机器效能大减.甚至可以产生不同于核威慑战略的信息威慑战略.这样一来,传坑数据和信息处理技术对于战争中所收集的越来越多的信息,特9足对精确和不完全信息的处理就显得很不适应.因而必须探索一种新的信息处理技术.近年来.许多研究人员从多方面研究了神经网络在电子战武器,Cl 系坑,和灵巧精密制导的智能化武器中的广阔应用.1,C1系坑中的应用神经网络汁算机作为类人脑计算机,与数字计算机结合用于l系境,进行情报收集网象数据处理,目标识别,火力分配决策控制,通信网络运行控制和管理语音/文字识别及电子战等,具有高速高效自适应,容错等优点,适应于未来复杂多变的战场环境.(1自动通信卫星诊断系坑这是美国GTE政府系统公司开发的,用在马里兰州迪特里克军事基地.谖神经网络系境由9个不同的神经网络组成,能检铡甩一般方法不可铯检铡的l3种异常状态.如功率电平发送饱和,载频偏移和调制差错等.这种功能是传统的c系统无法实现的.(2)神经网络管理系统这是德国国防通信局使用的一个神经网络管理系统,用于监控欧洲防卫开发网络.谖通信网络连接I4个开关并与英国.西班牙和土耳其的主要干线相连.可以处理大量的数据.从中提取信急.分析信息趋势;通过数据相关和波形识别,可以比正常情况下提前观察和报知多得多的信息量,将系统存在的问题告诉操作员.(3)神经网络舰载决策支持系统渡系统是根据探铡器所观测到的目标的状况以及奉舰的状况等来决定奉舰下一步的操作.这相当于一个对抗性的问题.采用KoskoBAM模型建立系统是比较合适的.实现这样的系统要求神经网络系统要具有1～4”/0xl旷个互连.决策支持系统要实时地进行决策操作.因此要求神经网络系统具有1～40xio7互连,秒高的运行速度. (4)舰载指挥控制系统.这是许多子系统的综合系统.谖系统包括有目标探铡系统,控制决策系统,武备控嗣系统等因此需要有巨大的存储能力(互连)和运行速度(互连/秒)仅就一个单个武器装备(比如火炮)的控制来说,神经网络就要有1～4OOxl矿个互连和约I～舳x10’互连/秒的运行速度,(5)c系统中的NIP完全问题.在系统中存在着分布式态势估计和武器一目标分配这样计算非常复杂的NP完全问题.如果用传统方法求解这类问题就会出现计算工作量的’组合爆炸现象.但用神经网络求解这些问题.把目标函数与网绔的能量函数联系在一起,把同题的变量对应于网络单元的状态,通过网络运行时固有的能量函数的最小(或最大)化,就可求得问题的最优解.用神经网络求解分布式态势估计和目标分配问题,需经下述四个步骤:①给出问题的恰当描述.这种描述不宜过于强调枝节.又不能过于粗糙.脱离实际背景.②建立优化的目标函数和约束条件..③根据目标函数和约束条件写出相应问题的能量函数.④建立相应的神经网络对问题进行求解.⑤辅助决策支持系坑.在军事中,经常需要建立起一些辅助决策支持系统(Dss)来支持指挥人员进行武器布置或辅助战斗人员对战时出现的情况进行判断和决策.专家系统是其核心都分,但一般的专家系统由于V onNcunmnn计算机的’瓶颈使其受到严重挑战.面临不少问题.将神经网络专家系统应用到该系统中就解决了专家系统设计和开发中的知识获取瓶颈问题,求解能力差,匹配冲突,.组合爆炸及无穷递归等问题.使系坑满足战场条件下的要求.2在目标识别与跟踪中的应用目标识别与跟踪是神经网络在军事上的一个应用领域.目标识别技术能大大改善未来武器系统的性能,提高武器的杀伤力,美国在星球大战计划中,正在研究如何利用神经网络传感器.发现和攻击来袭之敌.美国国防部.关键技术计姻正在开展研究如何利用神经同络的模式识别能力以对寂静潜艇的不同声源进行识别和分类,提高海军的反潜作战能力.美军还利用神经网络的高超识别能力从曳光弹等假目标中识别出真实目标.从而大大提高导弹的杀伤能力.以下是美军研制使用的神经网络系统.多目标跟踪处理的神经网络系坑.该系统由一个处理单元阵列组成,阵列中的每个处理单元代表特征空问的每个点,该点的解就是处理单元的输出值.采用这种系坑缩短了跟踪一个或多个目标的时间.对多目标的实时跟踪是采用Gm镕bc/M驴】l丑的BCS模型来实现的.它要求神经同络具有I～200×10.个互连,1～4×10’互连,秒的运行速度.神经网络敌我识别系统.它是通过雷达采用神经网络的方法进行敌我识别的.其识别是通过敌我目标(比如飞机)的某些不变性特征来进行的.这种系统的神经网络要具有32000个互连.I～:380×I互连,秒的高处理速度,是用一块芯片来实现.军事图象目标识别神经网络系坑.该系统由数字图象获取,图象预处理等部分组成,使用改进的BP网络.直接将目标的灰度压缩图象,以各象素的灰度值输入神经网络,且各象素与神经网络的输入节点一一对应.通过图象预处理的实际图象.即可输入神经同络,由神经同络进行目标识别.其优点是:①预处理过程简单目标识别速度快,网络能在学习过程中自动学习目标的特征.并在识别过程中直接提取目标特征.进行识别.②适于对多种军事目标的直接识别.@宜于建立硬件系坑.具有广泛的实用性.3神经网络在信号探测与处理中的应用信号探测处理也是神经网络应用的一个主要领域.在军事中.利用神经同络进行信号处理,能够解决一些目前基于代数或其它方法难以解决或解决不好的问题.(I)目标检测利用神经同络,在噪声环境中判断有用信号是否存在,以便进行战术或战咯预警,如对外空域中点目标的检测应用.【2J雷达回波的多目标分类当雷达发射频率处于目标的临界区附近时,不同目标的多频雷达回波呈明显不同的特征,可以由神经网络建立起非线性识别域以对雷达多目标回波进行分类处理.(3J战场雷达监控系统通过探测和辨识特定的目标来进行战场监视和管理.该系坑需要数字计算机进行信号前处理.然后再由神经网络来进行处理.要求神经网络要具有l～9×l个互连和5～11xlo’互连/秒的运行速度.若采用红外探测器的话.建立神经网络系统就需要500～1000×106个互连和5～10×lo’互连/秒的运行速度.t4)声纳阵列处理系璺E由于潜艇或其它水下目标的探测问题类似于语音识别问题,完全可以应用神经网络进行处理.建立这个处理系统的神经网络的存储量为30000-4O000个互连.处理速度为40O0O互连/秒.可以作为芯片嵌入到声纳系统中.(5)神经网络信号探潜处理系璺E这是由美国高级研究规划局组织洛克希德公司研究的.支持该系统的是一个包括大约60oO种被声纳信号抽样的信号库.这套探潜处理系统可对海军环境和船舶噪声进行自适应处理,准确率达98%,并且在没有舰船情况下不会产生虚警.这套系统拨款1.18亿美元.1995年装备部队.I6)多传感器信息融合利用神经网络进行信息融合的系统由预处理器,反馈器,神经网络融合等部分组成.预处理器把原始传感器的信号转换成神经网络的输入.反馈器根据先前作出结果的可信度.调整了预处理器的工作状态.进一步提高所得结果的精度.然后由神经网络完成信息的融合.在军事中.将神经网络应用于多传感器信息融合的典型例子有:检测和正确判别空间目标的姿态:如MitchEgge~&TRhuon利用神经网络检测空问的卫星动作是稳定,倾斜,旋转还是摇摆四个状态.正确率可达95%.识别战术目标的形状:JagathRajapakes&RajAcharya利用神经网络处理从两个传感器上所接收到的信息.判别战术目标足坦克,装甲车飞机还是军舰.判断战术目标存在与否:DennisWRuck等根据向前搜索红外传感器IFL1R)所获取的信息判断所探测的目标存在与否.利用多层感知机可达到93～97%的精度.利用最邻近分类神经网络模型可达94～98%的精度.五,神经网络在军事应用中的发展前景神经网络和神经网络计算机是目前信息科学高技术领域中引人注目的研究课题.它以其独特的信息处理能力及大规模并行处理和容错能力强等特点.正日益在军事领域的各方面诸如雷达,声纳信号实时处理,图象,自然语言识别.航空航天,专家系统和cq系统中得到广泛应用.一般来说.神经网络的具体应用.包含着许多阶段.首先必须对问题本身进行仔细地分析研究.然后根据要求建立起相应的神经网络模型结构.并选择相应学习算法及每个处理单元的运算特性.最后用大量的例子来进行训练.将神经网络引入所建立的系统.真正在战时达到实用水平.还必须进行神经网络实现技术的研究.才能满足实时等实际需要.因此.神经网络技术的开发应用研究还有许多工作要做.有着广阔的前景.在神经网络的研究开发领域中.除美国外.其他一些欧溯国家也都在开展这方面的研究.如荷兰,德国正在探索二维和三维成像用的神经网络;英国很重视神经网络在雷达信号处理方面的应用:芬兰,瑞典计划用神经计算机进行图象和声音的模式识别;以色列汁27划将神经网络应用于遥控飞行器技术;日本神经网络计算机的发展已和美国并驾齐驱,各有风格一旦用于军事领域,它极大地增强日本军队的作战能力.我国也开始了神经网络的研究,中科院自动化所智能系统研究部成功地开发了神经网络软件包Ncu№.Vcmion1.o’并在医疗诊断系璺E中成功地应用了神经网络,但在军事上的应用刨子还银少.为了促进神经网络在军事上的应用,发展智能化的火控,指控系璺E.建设现代化国防.我们要尽可能借鉴国内外已有的成功的开发经验,利用国外比较成熟的神经网络理论和模型,结合我国的科研,设备现状,组织力量采取措施积极进行开发研究.参考资料1.神经网络系统理论焦丰成着西安电子科技大学出版社2神经网络在军事中的应用藏葵等《计算机工程与科学》l992.】3神经网络及其在军事上的应用黄迎●4神经计算机的实现及其应用余少渡等计算机杂志》l992_4。